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作者：郑荣盛;丁国龙;周明成;
单位：湖北工业大学机械工程学院;
摘要：高速干式滚齿加工过程是一个高度非线性、强时变性的复杂动态过程，难以建立准确有效的滚削力波动特性的动力学模型。因此，本文提出一种基于机器学习的SOA-XGBoost的滚削力波动特性预测模型，通过使用海鸥优化算法SOA对XGBoost模型的超参数进行迭代训练，将优化后的超参数赋给XGBoost模型进行滚削力波动特性的预测，与已有的GABP、PSO-SVR和XGBoost算法模型进行预测对比分析，对预测模型进行优选。实验结果表明SOA-XGBoost在粗加工和精加工测试集上的平均绝对预测误差分别为1.86%和2.51%，提高了滚削力波动特性的预测精度，可为滚齿加工工艺参数优化提供指导。
关键词：高速干式滚齿;;机器学习;;融合算法;;滚削力波动特性预测
基金资助：湖北省技术创新专项（2019AAA069）;; 湖北省重点研发计划（2022AAA004）;; 湖北省科技重大专项（2023BAA010-3）
